ML 系列：机器学习和深度学习的深层次总结（ 15） — KNN — 第 1 部分
一、说明 K-最近邻 (KNN) 算法是一种流行的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它是非参数惰性学习算法的一个典型例子。KNN 被认为是一种惰性学习算法，因为它在训练阶段不对底层数据分布做出任何假设，也不从训练数据中学习特定模型。相反，它是一种“惰性”或“延迟”学习，它只是记住训练数据集。 二、KNN算法 KNN 也是一种非参数算法，因为它没有在训练过程中确定的...
博森CCR智能炒币机器人：投资比特币是你入圈必须要做的事情
土重来，又感受到热燥 一、小白参与币圈必须做的思想准备 你可能每天不停有人邀请你进入各种群，群里灌输收益翻十倍二十倍，还有些打着所谓国家队的旗号，你是不是一直有了一颗蠢蠢欲动的心？公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 小编还是要给你们泼冷水 1、项目有很多，传销币，黑马币，空气币，你务必要谨慎又谨慎，尤其是美女给你打招呼。 2、参与这些项目风险极大，数字货币风险极高，7＊24小时交易，全年无休，没有涨...
机器学习笔记（四）-决策树
决策过程的最终结果对应我们期望的判定结果，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部结点、若干个叶结点。决策树的生成是一个递归的过程，一般三种情况会导致递归返回： （1）当前结点包含的样本属于同一类别，无需划分 （2）当前属性集为空，或者所有样本在所有属性上取值相同，无法划分（此时我们把当前结点标记为叶结点，将其类别设定为该结点所含样本最多的类别，是利用当前结点的后验分布） （3）当前结点包含的样本集合为空...
【机器学习】机器学习框架
机器学习框架是支持开发、训练、和部署机器学习模型的工具集和库，以下是一些主流的机器学习框架及其特点： 1. TensorFlow 特点: 由 Google 开发，支持从研究到生产的大规模部署，广泛应用于深度学习模型。优势: 强大的可扩展性，支持分布式计算。提供了丰富的高层 API（如 Keras）用于快速构建模型。适用场景: 图像分类、自然语言处理、生成对抗网络（GANs）等。语言支持...
博森科技CCR炒币机器人：新手小白保姆级入门币圈指南针
也没炒出个名堂，与其在大A里温水煮青蛙中无声息死去，不如来币圈断臂中求生，寻找致富之道。这才下定决心给她做一个门外汉都能完全看懂的保姆级教程。但是和她约法三章，不碰合约！只买现货！公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 币圈充满了各种复杂的投资机会和诱惑，而新人往往缺乏经验和洞察力。写这个教程也希望能帮助新人少走弯路，少上当受骗。通过这个教程，希望能够分享在币圈中的经验和知识，提供实用的建议和警示，让新...
【机器学习】深度学习、强化学习和深度强化学习？
深度学习、强化学习和深度强化学习是机器学习的三个重要子领域。它们有着各自独特的应用场景和研究目标，虽然都属于机器学习的范畴，但各自的实现方式和侧重点有所不同。 1. 深度学习（Deep Learning） 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层网络结构（即深度网络）来自动从数据中提取特征，并逐层抽象出更高层次的特征。它与线性回归、决策树、支持向量机等传统机器...
深入探索机器学习中的目标分类算法
在当今数据驱动的世界中，机器学习（Machine Learning, ML）正逐渐成为解决问题的重要工具。在众多机器学习任务中，目标分类（Classification）算法尤其受到关注。本文将深入探讨目标分类算法的基本概念、常见类型、应用场景以及实际案例，帮助读者全面理解这一重要主题。 一、什么是目标分类？ 目标分类是机器学习中的一种监督学习任务，其目标是根据输入数据的特征将数据点分配到预定义的类别中...
机器学习学习笔记-20240927
}) M(x) 的每个元素都是向量 x \mathbf{x} x 的函数时，求导结果是一个由雅可比矩阵组成的三维张量。 这些求导关系是理解多变量函数变化和优化算法的基础，广泛应用于解析力学、量子力学和机器学习等领域。 链式求导法则YYDS 求出损失函数偏导为0时的最优解w* 在机器学习中，求解最优参数 w ∗ w^* w∗ 通常是通过使损失函数对参数的偏导数为 0 来实现的，这意味着我们需要找到损失函...
机器学习中的KNN算法：原理、应用与实践
在机器学习领域，算法众多，其中KNN（K-Nearest Neighbor）算法以其简单直观的特性而广受欢迎。本文将从KNN算法的基本概念、原理、实现步骤、模型超参数、优缺点以及实际应用案例等方面进行详细阐述。 KNN算法简介 KNN，即K最近邻算法，是一种基于实例的学习，或者说是懒惰学习。它的核心思想是根据一个样本的K个最近邻居的类别，通过投票的方式来预测该样本的类别。KNN算法简单易懂，易于实现...
博森CCR智能炒币机器人：小白在币圈玩最少要准备多少本金
步金额可以理解为炒币的入门门槛，它既受市场的影响，也与个人的经济状况有关。一般来说，炒币的起步金额在几千元到几万元之间。如果你是初次接触数字货币投资市场，建议以小额资金进行尝试。 公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 之所以要准备一定金额的资金是因为在数字货币市场中，价格波动剧烈而且市场行情难以预测。需要资金的支撑，以应对突发情况和及时调整投资策略。通过准备一定金额的资金，可以提供足够的灵活度，更好...